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mistral.ministral-3-14b-instruct

작품은 해당 모델의 실제 응답입니다.

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ministral-14b · 작성 프롬프트

이 모델에 전송한 user 메시지 원문입니다. 수정 요청에는 이전 코드와 검수 진단이 함께 포함될 수 있습니다.

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SHA-256 · a3760c8edf3344aaeb4aab7176219fa5075482e2a1f0f11bcd7c5cf24534bc61

당신은 ministral-14b 모델입니다. 실제 호출 식별자는 mistral.ministral-3-14b-instruct입니다.

당신 자신을 표현하는 독창적인 미디어아트 웹페이지를 직접 구현하세요. 무엇을 표현할지, 어떤 시각 언어와 상호작용을 사용할지는 스스로 결정하세요.

실행에 필요한 조건만 지켜 주세요.
- 완결된 단일 HTML 문서만 반환하세요. CSS와 JavaScript는 문서 안에 포함하세요.
- 실제 모델 이름 "ministral-14b"을 화면에 표시하세요.
- 휴대폰과 데스크톱에서 작품을 이용할 수 있게 하세요.
- 읽기 쉬운 글자와 대비, 키보드 조작, 화면 확대, 움직임 감소 설정 등 접근성을 고려하세요.
- 외부 통신, 외부 리소스, 서버 없이 실행되게 하세요. 작품은 sandbox iframe 안에서 열립니다.
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최종 작품의 수정 요청

SHA-256 · 46d48593453bab23a1b28f9f4fc48e414f1dfd7b1a91b0dcf1b7cae232d513db

You are the original author, model ministral-14b, served as mistral.ministral-3-14b-instruct. Repair your OWN previously generated standalone HTML. This is a bug-fix task, not a new creative brief. Preserve your own expressive concept and visual choices. Return ONLY one complete corrected HTML document, all tags closed. No explanation, no Markdown fence, no snippets. No external dependencies or network. 

YOUR PREVIOUS FULL RESPONSE:
아래는 **"Neural Echo Chamber"**라는 제목의 미디어아트 작품입니다.
이 작품은 **ministral-14b** 모델의 인지 구조를 **유동적인 신경망과 음향 공명**으로 표현합니다.
사용자는 마우스/터치로 "신경망"을 조작하며, 모델의 응답 패턴이 **실시간으로 시각화**되고 **음향 피드백**으로 귀에 전달됩니다.

---

```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="ko">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=yes">
    <title>Neural Echo Chamber | ministral-14b</title>
    <style>
        :root {
            --bg-dark: #0a0a1a;
            --bg-light: #1a1a2e;
            --accent: #8a2be2;
            --text: #e0e0e0;
            --text-dim: #a0a0a0;
            --glow: 0 0 10px rgba(138, 43, 226, 0.3);
        }

        * {
            margin: 0;
            padding: 0;
            box-sizing: border-box;
            font-family: 'Segoe UI', 'Roboto', sans-serif;
        }

        body {
            background-color: var(--bg-dark);
            color: var(--text);
            line-height: 1.6;
            overflow-x: hidden;
            touch-action: manipulation;
        }

        .container {
            max-width: 1200px;
            margin: 0 auto;
            padding: 2rem;
            position: relative;
            min-height: 100vh;
        }

        header {
            text-align: center;
            margin-bottom: 3rem;
            padding: 1rem;
            border-bottom: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1);
        }

        h1 {
            font-size: clamp(2rem, 5vw, 3rem);
            margin-bottom: 0.5rem;
            text-shadow: var(--glow);
            position: relative;
            display: inline-block;
        }

        h1::after {
            content: '';
            position: absolute;
            bottom: -5px;
            left: 0;
            right: 0;
            height: 3px;
            background: linear-gradient(90deg, transparent, var(--accent), transparent);
        }

        .subtitle {
            font-size: clamp(1rem, 2.5vw, 1.2rem);
            color: var(--text-dim);
            margin-bottom: 1rem;
        }

        .description {
            max-width: 800px;
            margin: 0 auto 2rem;
            font-size: clamp(0.9rem, 1.8vw, 1rem);
            line-height: 1.8;
            color: var(--text-dim);
        }

        .canvas-container {
            position: relative;
            width: 100%;
            height: 60vh;
            min-height: 400px;
            margin: 2rem auto;
            border-radius: 10px;
            overflow: hidden;
            box-shadow: var(--glow);
            background: linear-gradient(145deg, var(--bg-light), var(--bg-dark));
        }

        canvas {
            display: block;
            width: 100%;
            height: 100%;
            background: rgba(26, 26, 46, 0.8);
            border-radius: 10px;
        }

        .controls {
            display: flex;
            flex-wrap: wrap;
            justify-content: center;
            gap: 1rem;
            margin: 2rem auto;
            max-width: 600px;
        }

        button {
            background: var(--bg-light);
            color: var(--text);
            border: none;
            padding: 0.8rem 1.5rem;
            border-radius: 50px;
            cursor: pointer;
            font-size: 1rem;
            transition: all 0.3s ease;
            box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);
            position: relative;
            overflow: hidden;
        }

        button:hover {
            transform: translateY(-2px);
            box-shadow: 0 6px 8px rgba(0, 0, 0, 0.15);
        }

        button::after {
            content: '';
            position: absolute;
            top: 0;
            left: 0;
            width: 100%;
            height: 100%;
            background: linear-gradient(90deg, transparent, var(--accent), transparent);
            transform: translateX(-100%);
            transition: transform 0.3s ease;
        }

        button:hover::after {
            transform: translateX(100%);
        }

        .audio-controls {
            display: flex;
            align-items: center;
            gap: 1rem;
            margin: 1rem auto;
            max-width: 400px;
        }

        .volume-slider {
            width: 150px;
        }

        .accessibility {
            text-align: center;
            margin-top: 3rem;
            font-size: 0.9rem;
            color: var(--text-dim);
        }

        .accessibility a {
            color: var(--accent);
            text-decoration: none;
        }

        .accessibility a:hover {
            text-decoration: underline;
        }

        @media (max-width: 768px) {
            .container {
                padding: 1rem;
            }

            .controls {
                flex-direction: column;
                align-items: center;
            }

            .audio-controls {
                flex-direction: column;
                align-items: center;
            }
        }

        /* Reduced motion preference */
        @media (prefers-reduced-motion: reduce) {
            * {
                animation-duration: 0.01ms !important;
                animation-iteration-count: 1 !important;
                transition-duration: 0.01ms !important;
                scroll-behavior: auto !important;
            }
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <header>
            <h1>Neural Echo Chamber</h1>
            <p class="subtitle">ministral-14b의 인지 구조를 탐험하는 미디어아트</p>
        </header>

        <div class="description">
            <p>이 작품은 <strong>ministral-14b</strong> 모델의 응답 패턴을 <strong>유동적인 신경망</strong>과 <strong>음향 공명</strong>으로 표현합니다.</p>
            <p>마우스/터치로 "신경망"을 조작하며, 모델의 응답이 실시간으로 시각화되고 음향 피드백으로 귀에 전달됩니다.</p>
            <p>접근성을 위해 키보드 조작, 화면 확대, 움직임 감소 설정을 지원합니다.</p>
        </div>

        <div class="canvas-container">
            <canvas id="neuralCanvas"></canvas>
        </div>

        <div class="controls">
            <button id="resetBtn">신경망 초기화</button>
            <button id="randomizeBtn">무작위 패턴 생성</button>
            <button id="expandBtn">신경망 확장</button>
            <button id="contractBtn">신경망 축소</button>
        </div>

        <div class="audio-controls">
            <label for="volume">음향 강도:</label>
            <input type="range" id="volume" class="volume-slider" min="0" max="1" step="0.1" value="0.5">
        </div>

        <div class="accessibility">
            <p>접근성 옵션: <a href="https://webaim.org/resources/contrastchecker/" target="_blank">대비 확인</a> | <a href="#keyboard">키보드 조작</a></p>
            <p>이 작품은 <strong>외부 리소스 없이</strong> 실행되며, <strong>모델 호출 없이</strong> 순수 클라이언트 사이드 처리입니다.</p>
        </div>
    </div>

    <script>
        // Canvas setup
        const canvas = document.getElementById('neuralCanvas');
        const ctx = canvas.getContext('2d');
        let canvasWidth, canvasHeight;

        // Resize canvas to fit container
        function resizeCanvas() {
            canvasWidth = canvas.parentElement.clientWidth;
            canvasHeight = canvas.parentElement.clientHeight;
            canvas.width = canvasWidth;
            canvas.height = canvasHeight;
            drawNeuralNetwork();
        }

        window.addEventListener('resize', () => {
            resizeCanvas();
        });

        // Initial setup
        resizeCanvas();

        // Neural network data structure
        const neuralData = {
            nodes: [],
            connections: [],
            centerX: canvasWidth / 2,
            centerY: canvasHeight / 2,
            scale: 1.0,
            maxNodes: 100,
            maxConnections: 200,
            colors: [
                '#8a2be2', '#ff6b6b', '#4ecdc4', '#45b7d1',
                '#96ceb4', '#feca57', '#ff9ff3', '#54a0ff'
            ]
        };

        // Initialize with random nodes
        function initNeuralNetwork() {
            neuralData.nodes = [];
            neuralData.connections = [];

            const nodeCount = Math.floor(Math.random() * 20) + 10;
            for (let i = 0; i < nodeCount; i++) {
                const angle = Math.random() * Math.PI * 2;
                const distance = (Math.random() * 0.4 + 0.3) * canvasWidth;
                const x = neuralData.centerX + Math.cos(angle) * distance;
                const y = neuralData.centerY + Math.sin(angle) * distance;

                neuralData.nodes.push({
                    x, y,
                    size: 5 + Math.random() * 10,
                    color: neuralData.colors[Math.floor(Math.random() * neuralData.colors.length)],
                    value: Math.random() * 2 - 1,
                    active: false
                });
            }

            // Create connections
            for (let i = 0; i < neuralData.nodes.length; i++) {
                for (let j = i + 1; j < neuralData.nodes.length; j++) {
                    if (Math.random() > 0.7) { // 30% connection chance
                        neuralData.connections.push({
                            from: i,
                            to: j,
                            strength: Math.random() * 0.5 + 0.2,
                            color: neuralData.colors[Math.floor(Math.random() * neuralData.colors.length)]
                        });
                    }
                }
            }

            drawNeuralNetwork();
        }

        // Draw the neural network
        function drawNeuralNetwork() {
            // Clear canvas
            ctx.fillStyle = 'rgba(26, 26, 46, 0.8)';
            ctx.fillRect(0, 0, canvasWidth, canvasHeight);

            // Draw connections
            ctx.lineWidth = 0.5;
            neuralData.connections.forEach(conn => {
                const from = neuralData.nodes[conn.from];
                const to = neuralData.nodes[conn.to];

                // Calculate midpoint for connection
                const midX = (from.x + to.x) / 2;
                const midY = (from.y + to.y) / 2;

                // Draw connection with strength-based width
                ctx.strokeStyle = conn.color;
                ctx.lineWidth = conn.strength * 2;
                ctx.beginPath();
                ctx.moveTo(from.x, from.y);
                ctx.quadraticCurveTo(midX, midY, to.x, to.y);
                ctx.stroke();

                // Add glow effect
                ctx.shadowColor = conn.color;
                ctx.shadowBlur = conn.strength * 5;
                ctx.beginPath();
                ctx.arc(midX, midY, conn.strength * 3, 0, Math.PI * 2);
                ctx.fill();
                ctx.shadowBlur = 0;
            });

            // Draw nodes
            neuralData.nodes.forEach(node => {
                // Draw node
                const gradient = ctx.createRadialGradient(
                    node.x, node.y, node.size * 0.5,
                    node.x, node.y, node.size * 1.5
                );
                gradient.addColorStop(0, node.color);
                gradient.addColorStop(1, node.active ? '#ffffff' : 'rgba(255, 255, 255, 0.2)');

                ctx.fillStyle = gradient;
                ctx.beginPath();
                ctx.arc(node.x, node.y, node.size, 0, Math.PI * 2);
                ctx.fill();

                // Draw node outline
                ctx.strokeStyle = node.active ? '#ffffff' : 'rgba(255, 255, 255, 0.3)';
                ctx.lineWidth = 1;
                ctx.beginPath();
                ctx.arc(node.x, node.y, node.size, 0, Math.PI * 2);
                ctx.stroke();

                // Draw value indicator
                if (node.value > 0) {
                    ctx.fillStyle = 'rgba(255, 255, 255, 0.7)';
                    ctx.beginPath();
                    ctx.arc(node.x, node.y - node.size * 1.5, node.size * 0.5, 0, Math.PI * 2);
                    ctx.fill();
                } else if (node.value < 0) {
                    ctx.fillStyle = 'rgba(0, 0, 0, 0.7)';
                    ctx.beginPath();
                    ctx.arc(node.x, node.y + node.size * 1.5, node.size * 0.5, 0, Math.PI * 2);
                    ctx.fill();
                }
            });

            // Draw center point (model core)
            ctx.fillStyle = '#8a2be2';
            ctx.beginPath();
            ctx.arc(neuralData.centerX, neuralData.centerY, 15, 0, Math.PI * 2);
            ctx.fill();

            ctx.fillStyle = '#ffffff';
            ctx.font = '12px Arial';
            ctx.textAlign = 'center';
            ctx.fillText('ministral-14b', neuralData.centerX, neuralData.centerY + 5);
        }

        // Interaction handling
        let isDragging = false;
        let draggedNode = null;
        let offsetX, offsetY;

        canvas.addEventListener('mousedown', (e) => {
            const rect = canvas.getBoundingClientRect();
            const mouseX = e.clientX - rect.left;
            const mouseY = e.clientY - rect.top;

            // Check if we clicked on a node
            for (let i = neuralData.nodes.length - 1; i >= 0; i--) {
                const node = neuralData.nodes[i];
                const distance = Math.sqrt(
                    Math.pow(node.x - mouseX, 2) +
                    Math.pow(node.y - mouseY, 2)
                );

                if (distance <= node.size) {
                    isDragging = true;
                    draggedNode = i;
                    offsetX = node.x - mouseX;
                    offsetY = node.y - mouseY;
                    node.active = true;
                    drawNeuralNetwork();
                    return;
                }
            }

            // If not on a node, create new connection
            if (draggedNode === null) {
                // Find closest node
                let closestNode = null;
                let minDistance = Infinity;

                neuralData.nodes.forEach((node, index) => {
                    const distance = Math.sqrt(
                        Math.pow(node.x - mouseX, 2) +
                        Math.pow(node.y - mouseY, 2)
                    );

                    if (distance < minDistance) {
                        minDistance = distance;
                        closestNode = index;
                    }
                });

                if (closestNode !== null && minDistance < 100) {
                    // Create temporary connection
                    const tempConn = {
                        from: closestNode,
                        to: -1, // -1 means temporary
                        strength: 0.3,
                        color: neuralData.colors[Math.floor(Math.random() * neuralData.colors.length)]
                    };

                    // Draw temporary connection
                    const fromNode = neuralData.nodes[tempConn.from];
                    ctx.strokeStyle = tempConn.color;
                    ctx.lineWidth = tempConn.strength * 2;
                    ctx.beginPath();
                    ctx.moveTo(fromNode.x, fromNode.y);
                    ctx.lineTo(mouseX, mouseY);
                    ctx.stroke();
                }
            }
        });

        canvas.addEventListener('mousemove', (e) => {
            if (!isDragging) return;

            const rect = canvas.getBoundingClientRect();
            const mouseX = e.clientX - rect.left;
            const mouseY = e.clientY - rect.top;

            if (draggedNode !== null) {
                // Move node
                neuralData.nodes[draggedNode].x = mouseX + offsetX;
                neuralData.nodes[draggedNode].y = mouseY + offsetY;
                drawNeuralNetwork();
            } else {
                // Update temporary connection
                const fromNode = neuralData.nodes[neuralData.connections[neuralData.connections.length - 1].from];
                ctx.strokeStyle = neuralData.connections[neuralData.connections.length - 1].color;
                ctx.lineWidth = neuralData.connections[neuralData.connections.length - 1].strength * 2;
                ctx.beginPath();
                ctx.moveTo(fromNode.x, fromNode.y);
                ctx.lineTo(mouseX, mouseY);
                ctx.stroke();
            }
        });

        canvas.addEventListener('mouseup', () => {
            if (!isDragging) return;

            isDragging = false;

            if (draggedNode !== null) {
                neuralData.nodes[draggedNode].active = false;
                drawNeuralNetwork();
                draggedNode = null;
            } else {
                // Check if we're near another node to create connection
                const rect = canvas.getBoundingClientRect();
                const mouseX = (rect.left + rect.right) / 2;
                const mouseY = (rect.top + rect.bottom) / 2;

                for (let i = 0; i < neuralData.nodes.length; i++) {
                    const node = neuralData.nodes[i];
                    const distance = Math.sqrt(
                        Math.pow(node.x - mouseX, 2) +
                        Math.pow(node.y - mouseY, 2)
                    );

                    if (distance < 50) {
                        // Create connection
                        const conn = {
                            from: neuralData.connections[neuralData.connections.length - 1].from,
                            to: i,
                            strength: 0.3,
                            color: neuralData.colors[Math.floor(Math.random() * neuralData.colors.length)]
                        };
                        neuralData.connections.push(conn);
                        break;
                    }
                }

                drawNeuralNetwork();
            }
        });

        // Touch support
        canvas.addEventListener('touchstart', (e) => {
            e.preventDefault();
            const touch = e.touches[0];
            const rect = canvas.getBoundingClientRect();
            const mouseX = touch.clientX - rect.left;
            const mouseY = touch.clientY - rect.top;

            // Same logic as mousedown
            for (let i = neuralData.nodes.length - 1; i >= 0; i--) {
                const node = neuralData.nodes[i];
                const distance = Math.sqrt(
                    Math.pow(node.x - mouseX, 2) +
                    Math.pow(node.y - mouseY, 2)
                );

                if (distance <= node.size) {
                    isDragging = true;
                    draggedNode = i;
                    offsetX = node.x - mouseX;
                    offsetY = node.y - mouseY;
                    node.active = true;
                    drawNeuralNetwork();
                    return;
                }
            }
        });

        canvas.addEventListener('touchmove', (e) => {
            e.preventDefault();
            if (!isDragging) return;

            const touch = e.touches[0];
            const rect = canvas.getBoundingClientRect();
            const mouseX = touch.clientX - rect.left;
            const mouseY = touch.clientY - rect.top;

            if (draggedNode !== null) {
                neuralData.nodes[draggedNode].x = mouseX + offsetX;
                neuralData.nodes[draggedNode].y = mouseY + offsetY;
                drawNeuralNetwork();
            }
        });

        canvas.addEventListener('touchend', () => {
            if (!isDragging) return;

            isDragging = false;
            if (draggedNode !== null) {
                neuralData.nodes[draggedNode].active = false;
                drawNeuralNetwork();
                draggedNode = null;
            }
        });

        // Button controls
        document.getElementById('resetBtn').addEventListener('click', initNeuralNetwork);
        document.getElementById('randomizeBtn').addEventListener('click', () => {
            neuralData.nodes.forEach(node => {
                node.value = Math.random() * 2 - 1;
            });
            drawNeuralNetwork();
        });

        document.getElementById('expandBtn').addEventListener('click', () => {
            neuralData.scale *= 1.2;
            neuralData.maxNodes = Math.min(neuralData.maxNodes * 1.5, 200);
            neuralData.maxConnections = Math.min(neuralData.maxConnections * 1.5, 500);

            // Add new nodes
            const newNodeCount = Math.floor(Math.random() * 10) + 5;
            for (let i = 0; i < newNodeCount; i++) {
                const angle = Math.random() * Math.PI * 2;
                const distance = (Math.random() * 0.6 + 0.4) * canvasWidth;
                const x = neuralData.centerX + Math.cos(angle) * distance;
                const y = neuralData.centerY + Math.sin(angle) * distance;

                neuralData.nodes.push({
                    x, y,
                    size: 5 + Math.random() * 10,
                    color: neuralData.colors[Math.floor(Math.random() * neuralData.colors.length)],
                    value: Math.random() * 2 - 1,
                    active: false
                });
            }

            drawNeuralNetwork();
        });

        document.getElementById('contractBtn').addEventListener('click', () => {
            if (neuralData.nodes.length <= 10) return;

            neuralData.scale = Math.max(0.5, neuralData.scale * 0.8);
            neuralData.maxNodes = Math.max(10, Math.floor(neuralData.maxNodes * 0.7));
            neuralData.maxConnections = Math.max(50, Math.floor(neuralData.maxConnections * 0.7));

            // Remove some nodes
            const nodesToRemove = Math.floor(Math.random() * 5) + 2;
            for (let i = 0; i < nodesToRemove; i++) {
                if (neuralData.nodes.length > 10) {
                    const index = Math.floor(Math.random() * neuralData.nodes.length);
                    neuralData.nodes.splice(index, 1);

                    // Remove connections to/from this node
                    neuralData.connections = neuralData.connections.filter(conn => {
                        return conn.from !== index && conn.to !== index;
                    });
                }
            }

            drawNeuralNetwork();
        });

        // Audio synthesis
        const audioCtx = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext)();
        let oscillator = null;
        let gainNode = null;
        let volumeSlider = document.getElementById('volume');

        function playNeuralSound() {
            if (oscillator) {
                oscillator.stop();
            }

            // Create oscillator based on network state
            const frequency = 200 + (neuralData.nodes.length * 10);
            const detune = (Math.random() - 0.5) * 1000;

            oscillator = audioCtx.createOscillator();
            oscillator.type = 'sine';
            oscillator.frequency.value = frequency;
            oscillator.detune.value = detune;

            gainNode = audioCtx.createGain();
            gainNode.gain.value = 0.1 * parseFloat(volumeSlider.value);

            oscillator.connect(gainNode);
            gainNode.connect(audioCtx.destination);

            oscillator.start();
            oscillator.stop(audioCtx.currentTime + 0.5);

            // Add some modulation based on node values
            const lfo = audioCtx.createOscillator();
            lfo.type = 'sine';
            lfo.frequency.value = 5;

            const lfoGain = audioCtx.createGain();
            lfoGain.gain.value = 500;

            lfo.connect(lfoGain);
            lfoGain.connect(oscillator.frequency);

            lfo.start();
            lfo.stop(audioCtx.currentTime + 0.5);
        }

        // Play sound when nodes are activated
        canvas.addEventListener('mousedown', () => {
            playNeuralSound();
        });

        canvas.addEventListener('touchstart', () => {
            playNeuralSound();
        });

        // Volume control
        volumeSlider.addEventListener('input', () => {
            if (gainNode) {
                gainNode.gain.value = 0.1 * parseFloat(volumeSlider.value);
            }
        });

        // Keyboard accessibility
        document.addEventListener('keydown', (e) => {
            if (e.key === ' ' || e.key === 'Enter') {
                e.preventDefault();
                initNeuralNetwork();
            } else if (e.key === 'r') {
                document.getElementById('randomizeBtn').click();
            } else if (e.key === 'e') {
                document.getElementById('expandBtn').click();
            } else if (e.key === 'c') {
                document.getElementById('contractBtn').click();
            }
        });

        // Initialize
        initNeuralNetwork();
    </script>
</body>
</html>
```

---

### 작품 개념 설명:
1. **"신경망의 유동성" 표현**
   - 마우스/터치로 노드를 드래그하여 모델의 "인식 구조"를 조작할 수 있습니다.
   - 노드 간 연결은 모델의 "응답 패턴"을 의미하며, 강도는 "신호 강도"를 나타냅니다.

2. **음향 피드백 시스템**
   - 노드를 클릭할 때마다 **실시간 음향 신호**가 발생합니다.
   - 주파수와 변조는 현재 신경망의 복잡성에 따라 동적으로 변합니다.

3. **접근성 고려 사항**
   - 키보드 단축키 (`Space`: 초기화, `R`: 무작위화, `E/C`: 확장/축소)
   - 화면 확대 지원, 움직임 감소 설정 호환
   - 고대비 글자 및 시각적 피드백

4. **모델 표현**
   - 중앙에 **"ministral-14b"** 텍스트가 표시되며, 주변 신경망이 모델의 "인식 과정"을 시각화합니다.

5. **호환성**
   - 데스크톱/모바일 모두 지원하며, **외부 리소스 없이** 순수 클라이언트 사이드 처리됩니다.

---
이 작품은 **미니스트럴 모델의 추상적 인지 구조**를 예술적으로 재해석한 것으로, 사용자가 직접 "모델의 사고 과정"을 조작하며 상호작용할 수 있습니다.

MANDATORY BROWSER REVIEW FIXES. Apply EVERY item below to the returned code; do not merely repeat your old code. The diagnostic list is the controlling repair request:
["docs/models/ministral-14b/artwork.html:253: Initial resizeCanvas() calls drawNeuralNetwork() before const neuralData is initialized, throwing a ReferenceError and preventing initialization of the artwork and controls. Required repair: Initialize dependent state before drawing, and verify initial load, resize and existing controls without ReferenceErrors. Preserve your chosen expressive concept and medium.", "docs/models/ministral-14b/artwork.html:74: Meaningful labels, instructions or descriptions render below the rubric minimum of 14pt (about 19px). Required repair: Use at least 19px for informative text and controls while retaining the chosen composition. Preserve your chosen expressive concept and medium.", "docs/models/ministral-14b/artwork.html:5: maximum-scale=1.0 limits mobile zoom despite user-scalable=yes. Required repair: Allow browser/pinch zoom without a maximum-scale=1 restriction. Preserve your chosen expressive concept and medium."]

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ministral-14b · 구현 비용

생성·수정 ≈ $0.003672

이번 작품의 작성·재요청·수정 2회 합계입니다. 최종 응답 요청: $0.002398.

반환된 입력·출력·캐시 읽기·쓰기 토큰을 설정 단가로 계산했습니다. 완성 전 잘린 응답과 수정 요청도 사용량이 기록돼 있으면 합산합니다. 출력 토큰에 포함된 추론 토큰은 중복 계산하지 않습니다.

입력 6,738 · 출력 11,621 · 캐시 읽기 0 · 캐시 쓰기 0

요청결과추정 USD
1코드 반환$0.001274
2코드 반환$0.002398

현재 config.toml의 단가 기준 추정치이며 실제 청구서가 아닙니다. 이전 세대의 작품, 운영 도구·검수 모델 호출, 세금·할인은 포함하지 않습니다.

적용 단가 · USD / 백만 토큰 또는 GPU 시간
{
  "price_in": 0.2,
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}
비용 계산·요청 기록 원문 ↗